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度量学习改进语义自编码零样本分类算法
被引量:
2
1
作者
陈祥凤
陈雯柏
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期69-75,共7页
为改善零样本图像分类中相似度度量方法的鲁棒性,引入了一种用于零样本分类的度量学习方法.该方法由自编码构成,能在特征对齐后的语义嵌入空间中学习到最优的度量函数,用于计算测试样本特征和类标签的语义特征的相似度;然后利用近邻思...
为改善零样本图像分类中相似度度量方法的鲁棒性,引入了一种用于零样本分类的度量学习方法.该方法由自编码构成,能在特征对齐后的语义嵌入空间中学习到最优的度量函数,用于计算测试样本特征和类标签的语义特征的相似度;然后利用近邻思想预测类别标签,进而避免产生不合适距离函数导致的分类错误.实验结果表明,与传统距离度量的算法相比,所提出的方法降低了识别错误率,在公开数据集AWA、CUB和Im Net-2上的分类准确率分别达到94.7%、63.7%和28.59%;同时表明了语义—视觉的映射方向比相反方向的识别准确率高出2.5%~10.1%.
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关键词
零样本分类
度量学习
语义自编码
语义
嵌入空间
距离函数
原文传递
题名
度量学习改进语义自编码零样本分类算法
被引量:
2
1
作者
陈祥凤
陈雯柏
机构
北京信息科技大学自动化学院
北京大学机器感知与智能教育部重点实验室
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第4期69-75,共7页
基金
机器感知与智能教育部重点实验室2018年度开放课题(K-2018-08)
文摘
为改善零样本图像分类中相似度度量方法的鲁棒性,引入了一种用于零样本分类的度量学习方法.该方法由自编码构成,能在特征对齐后的语义嵌入空间中学习到最优的度量函数,用于计算测试样本特征和类标签的语义特征的相似度;然后利用近邻思想预测类别标签,进而避免产生不合适距离函数导致的分类错误.实验结果表明,与传统距离度量的算法相比,所提出的方法降低了识别错误率,在公开数据集AWA、CUB和Im Net-2上的分类准确率分别达到94.7%、63.7%和28.59%;同时表明了语义—视觉的映射方向比相反方向的识别准确率高出2.5%~10.1%.
关键词
零样本分类
度量学习
语义自编码
语义
嵌入空间
距离函数
Keywords
zero-shot classification
metric learning
semantic autoencoder
semantic embedding space
distance function
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
度量学习改进语义自编码零样本分类算法
陈祥凤
陈雯柏
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
原文传递
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